WO2023176175A1 - プログラム、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法 - Google Patents

Abstract

プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、ユーザにより選択された複数の学習モデルを受け付けるモデル受付ステップと、モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデルを組み合わせることにより情報処理プロセスを生成する生成ステップと、を実行させるプログラム。

Description

プログラム、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法

　本開示は、プログラム、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法に関する。

　複数のアプリケーション間でのデータ連携を行う連携システムが知られている。
　特許文献１には、手軽で汎用性の高いアプリケーション連携システムが開示されている。
　特許文献２には、ユーザに特段の負担をかけずに多様なソフトウェアモジュールの組み合わせを実現し、多様な処理を実施することができる情報処理装置が開示されている。

特開２０１４－１０５１２号公報 特開２０１０－５５６１０号公報

　業務プロセスをソフトウェアにより実現しようとした場合に、ソフトウェア、開発環境、インフラなどを連携させて実現することに困難性があった。
　そこで、本開示は、上記課題を解決すべくなされたものであって、その目的は、ユーザごとの業務プロセスをソフトウェアサービスとして柔軟に実現する技術を提供することである。

　プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、ユーザにより選択された複数の学習モデルを受け付けるモデル受付ステップと、モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデルを組み合わせることにより情報処理プロセスを生成する生成ステップと、を実行させるプログラム。

　本開示によれば、ユーザは自身の業務プロセスに適したソフトウェアサービスを柔軟かつ容易に実現することができる。

情報処理システム１の機能構成を示すブロック図である。 サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。 ユーザ端末２０の機能構成を示すブロック図である。 ユーザテーブル１０１２のデータ構造を示す図である。 ワークフローテーブル１０１３のデータ構造を示す図である。 モデルマスタ１０２１のデータ構造を示す図である。 ファンクションマスタ１０２２のデータ構造を示す図である。 画面マスタ１０２３のデータ構造を示す図である。 ワークフロー作成処理の動作を示すフローチャートである。 ワークフロー作成処理における学習モデル選択を示す画面例である。 ワークフロー作成処理におけるファンクション選択を示す画面例である。 ワークフロー作成処理における入力画面設定を示す画面例である。 ワークフロー作成処理における通知画面設定を示す画面例である。 コンピュータ９０の基本的なハードウェア構成を示すブロック図である。

　以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。なお、以下の実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。

　＜情報処理システム１の構成＞
　本開示における情報処理システム１は、学習モデル、ファンクション、画面などを組み合わせることにより、入力データに対して一連の情報処理を実行するためのワークフローとよばれる情報処理プロセスを作成し提供する情報処理システムである。
　情報処理システム１は、ネットワークＮを介して接続された、サーバ１０、ユーザ端末２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ・・・の情報処理装置を備える。
　図１は、情報処理システム１の機能構成を示すブロック図である。
　図２は、サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
　図３は、ユーザ端末２０の機能構成を示すブロック図である。

　各情報処理装置は演算装置と記憶装置とを備えたコンピュータにより構成されている。コンピュータの基本ハードウェア構成および、当該ハードウェア構成により実現されるコンピュータの基本機能構成は後述する。サーバ１０、ユーザ端末２０のそれぞれについて、後述するコンピュータの基本ハードウェア構成およびコンピュータの基本機能構成と重複する説明は省略する。

　＜サーバ１０の構成＞
　サーバ１０は、後述するワークフロー作成処理サービスを提供する情報処理装置である。
　サーバ１０は、記憶部１０１、制御部１０４を備える。

　＜サーバ１０の記憶部１０１の構成＞
　サーバ１０の記憶部１０１は、アプリケーションプログラム１０１１、ユーザテーブル１０１２、ワークフローテーブル１０１３、モデルマスタ１０２１、ファンクションマスタ１０２２、画面マスタ１０２３を備える。

　アプリケーションプログラム１０１１は、サーバ１０の制御部１０４を各機能ユニットとして機能させるためのプログラムである。
　アプリケーションプログラム１０１１は、ウェブブラウザアプリケーションなどのアプリケーションを含む。

　ユーザテーブル１０１２は、サービスを利用する会員ユーザ（以下、ユーザ）の情報を記憶し管理するテーブルである。ユーザは、サービスの利用登録を行うことで、当該ユーザの情報がユーザテーブル１０１２の新しいレコードに記憶される。これにより、ユーザは本開示にかかるサービスを利用できるようになる。
　ユーザテーブル１０１２は、ユーザＩＤを主キーとして、ユーザＩＤ、ユーザ名のカラムを有するテーブルである。
　図４は、ユーザテーブル１０１２のデータ構造を示す図である。

　ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。ユーザ識別情報は、ユーザ情報ごとにユニークな値が設定されている項目である。
　ユーザ名は、ユーザの氏名を記憶する項目である。ユーザ名は、氏名ではなく、ニックネームなど任意の文字列を設定しても良い。

　ワークフローテーブル１０１３は、ワークフローに関する情報（ワークフロー情報）を記憶し管理するためのテーブルである。
　ワークフローテーブル１０１３は、ワークフローＩＤを主キーとして、ワークフローＩＤ、ユーザＩＤ、ワークフローデータのカラムを有するテーブルである。
　図５は、ワークフローテーブル１０１３のデータ構造を示す図である。

　ワークフローＩＤは、ワークフローを識別するためのワークフロー識別情報を記憶する項目である。ワークフロー識別情報は、ワークフロー情報ごとにユニークな値が設定されている項目である。
　ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。
　ワークフローデータは、一連の処理を実現するワークフローに関する情報を記憶する項目である。ワークフローデータはワークフロー作成者のユーザＩＤと関連付けられて記憶される。
　ワークフローデータは、モデル情報、ファンクション情報、画面情報などの入出力データがそれぞれ接続された情報を記憶する項目である。具体的に、ワークフローデータは、複数のモデルＩＤ、複数のファンクションＩＤ、複数の画面ＩＤ、および、それぞれのモデルＩＤ、ファンクションＩＤ、画面ＩＤの入力データおよび出力データの接続情報が記憶される。
　例えば、ワークフローデータには、モデルＩＤ「Ｍ００１」のモデルの出力データが、ファンクションＩＤ「Ｆ００１」の入力データとして入力されるといった情報が記憶される。

　モデルマスタ１０２１は、モデルに関する情報（モデル情報）を記憶し管理するためのテーブルである。
　モデルマスタ１０２１は、モデルＩＤを主キーとして、モデルＩＤ、モデル名、モデルデータ、入力データ型、入力ロール、出力データ型、出力ロールのカラムを有するテーブルである。
　図６は、モデルマスタ１０２１のデータ構造を示す図である。

　モデルＩＤは、モデルを識別するためのモデル識別情報を記憶する項目である。モデル識別情報は、モデル情報ごとにユニークな値が設定されている項目である。
　モデル名は、モデルの名称を記憶する項目である。モデル名は任意の文字列を設定することができる。
　モデルデータは、学習モデルのデータが記憶される項目である。モデルデータは、入力データ型、入力ロールの項目で特定されるクラスのデータを入力データとして、出力データ型、出力ロールの項目で特定されるクラスのデータを出力（推論）する推論モデルである。
　モデルデータは、例えば推論モデル、機械学習、人工知能、深層学習モデルなどの一種である。
　モデルデータは、単一の学習モデルである必要はなく、複数の独立した学習モデルを切り替えて実現しても良い。
　モデルデータの一例として、深層学習におけるディープニューラルネットワークによる深層学習モデルを説明する。モデルデータは、深層学習モデルである必要は必ずしもなく、任意の機械学習、人工知能モデルでも良い。
　入力データ型は、モデルデータに入力されるデータのデータ型を記憶する項目である。具体的に、データ型は、数値、文字列、日付、画像、音声、動画などを含む。
　入力ロールは、モデルデータに入力されるデータの役割を規定したロール情報を記憶する項目である。例えば、ロールは、文字列データであれば、氏名、性別（Ｍ、Ｆなど）、あだ名、ニックネーム、商品名、商品ＩＤなどが含まれる。数値データであれば、年齢、カテゴリなどが含まれる。画像データであれば、帳票、身分証明書、運転免許証、健康保険証、道路、タイヤ、人物の顔など、画像データに含まれる撮影対象のオブジェクトの種別が記憶される。
　本開示において、入力データ型、入力ロールをまとめて入力データ制約とよぶ。
　出力データ型は、モデルデータから出力されるデータのデータ型を記憶する項目である。
　出力ロールは、モデルデータから出力されるデータの役割を規定したロール情報を記憶する項目である。
　本開示において、出力データ型、出力ロールをまとめて出力データ制約とよぶ。

　ファンクションマスタ１０２２は、ファンクションに関する情報（ファンクション情報）を記憶し管理するためのテーブルである。
　ファンクションマスタ１０２２は、ファンクションＩＤを主キーとして、ファンクションＩＤ、ファンクション名、ファンクションデータ、入力データ型、出力データ型のカラムを有するテーブルである。
　図７は、ファンクションマスタ１０２２のデータ構造を示す図である。

　ファンクションＩＤは、ファンクションを識別するためのファンクション識別情報を記憶する項目である。ファンクション識別情報は、ファンクション情報ごとにユニークな値が設定されている項目である。
　ファンクション名は、ファンクションの名称を記憶する項目である。ファンクション名は任意の文字列を設定することができる。
　ファンクションデータは、所定の処理を実現する関数（ファンクション）のデータが記憶される項目である。ファンクションデータは、入力データ型を有するデータを入力データとして、出力データ型を有するデータを出力データとして出力（推論）する推論モデルである。
　ファンクションデータは、任意のプログラミング言語で定義された関数の一種である。ファンクションデータは、一定のルールに従って入力データを出力データへ変換する任意のプログラム、アプリケーション等を含む。
　入力データ型は、ファンクションデータに入力されるデータのデータ型を記憶する項目である。
　出力データ型は、ファンクションデータから出力されるデータのデータ型を記憶する項目である。

　画面マスタ１０２３は、画面に関する情報（画面情報）を記憶し管理するためのテーブルである。
　画面マスタ１０２３は、画面ＩＤを主キーとして、画面ＩＤ、画面種別のカラムを有するテーブルである。
　図８は、画面マスタ１０２３のデータ構造を示す図である。

　画面ＩＤは、画面を識別するための画面識別情報を記憶する項目である。画面識別情報は、画面情報ごとにユニークな値が設定されている項目である。
　画面種別は、画面の種別を記憶する項目である。画面種別には、入力画面、通知画面などが含まれる。入力画面は、モデルデータ、ファンクションデータの入力データを、ユーザが入力するための画面である。通知画面は、入力画面、モデルデータ、ファンクションデータの出力データを、ユーザに通知する画面である。

　＜サーバ１０の制御部１０４の構成＞
　サーバ１０の制御部１０４は、ユーザ登録制御部１０４１、作成部１０４２を備える。制御部１０４は、記憶部１０１に記憶されたアプリケーションプログラム１０１１を実行することにより、各機能ユニットが実現される。

　ユーザ登録制御部１０４１は、本開示に係るサービスの利用を希望するユーザの情報をユーザテーブル１０１２に記憶する処理を行う。
　ユーザテーブル１０１２に記憶される情報は、ユーザが任意の情報処理端末からサービス提供者が運営するウェブページなどを開き、所定の入力フォームに情報を入力しサーバ１０へ送信する。ユーザ登録制御部１０４１は、受信した情報をユーザテーブル１０１２の新しいレコードに記憶し、ユーザ登録が完了する。これにより、ユーザテーブル１０１２に記憶されたユーザはサービスを利用することができるようになる。
　ユーザ登録制御部１０４１によるユーザ情報のユーザテーブル１０１２への登録に先立ち、サービス提供者は所定の審査を行いユーザによるサービス利用可否を制限しても良い。
　ユーザＩＤは、ユーザを識別できる任意の文字列または数字で良く、ユーザが希望する任意の文字列または数字、もしくはユーザ登録制御部１０４１が自動的に任意の文字列または数字を設定しても良い。

　作成部１０４２は、ワークフロー作成処理を実行する。詳細は後述する。

　＜ユーザ端末２０の構成＞
　ユーザ端末２０は、サービスを利用するユーザが操作する情報処理装置である。ユーザ端末２０は、例えば、スマートフォン、タブレット等の携帯端末でもよいし、据え置き型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップＰＣであってもよい。また、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ　Ｍｏｕｎｔ　Ｄｉｓｐｌａｙ）、腕時計型端末等のウェアラブル端末であってもよい。
　ユーザ端末２０は、記憶部２０１、制御部２０４、入力装置２０６、出力装置２０８を備える。

　＜ユーザ端末２０の記憶部２０１の構成＞
　ユーザ端末２０の記憶部２０１は、ユーザＩＤ２０１１、アプリケーションプログラム２０１２を備える。

　ユーザＩＤ２０１１はユーザのアカウントＩＤである。ユーザは、ユーザ端末２０からユーザＩＤ２０１１を、サーバ１０へ送信する。サーバ１０は、ユーザＩＤ２０１１に基づきユーザを識別し、本開示にかかるサービスをユーザに対して提供する。なお、ユーザＩＤ２０１１には、ユーザ端末２０を利用しているユーザを識別するにあたりサーバ１０から一時的に付与されるセッションＩＤなどの情報を含む。

　アプリケーションプログラム２０１２は、記憶部２０１に予め記憶されていても良いし、通信ＩＦを介してサービス提供者が運営するウェブサーバ等からダウンロードする構成としても良い。
　アプリケーションプログラム２０１２は、ウェブブラウザアプリケーションなどのアプリケーションを含む。
　アプリケーションプログラム２０１２は、ユーザ端末２０に記憶されているウェブブラウザアプリケーション上で実行されるＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などのインタープリター型プログラミング言語を含む。

　＜ユーザ端末２０の制御部２０４の構成＞
　ユーザ端末２０の制御部２０４は、入力制御部２０４１、出力制御部２０４２を備える。制御部２０４は、記憶部２０１に記憶されたアプリケーションプログラム２０１２を実行することにより、各機能ユニットが実現される。

　＜ユーザ端末２０の入力装置２０６の構成＞
　ユーザ端末２０の入力装置２０６は、カメラ２０６１、マイク２０６２、位置情報センサ２０６３、モーションセンサ２０６４、タッチデバイス２０６５を備える。

　＜ユーザ端末２０の出力装置２０８の構成＞
　ユーザ端末２０の出力装置２０８は、ディスプレイ２０８１、スピーカ２０８２を備える。

　＜情報処理システム１の動作＞
　以下、情報処理システム１の各処理について説明する。
　図９は、ワークフロー作成処理の動作を示すフローチャートである。
　図１０は、ワークフロー作成処理における学習モデル選択を示す画面例である。
　図１１は、ワークフロー作成処理におけるファンクション選択を示す画面例である。
　図１２は、ワークフロー作成処理における入力画面設定を示す画面例である。
　図１３は、ワークフロー作成処理における通知画面設定を示す画面例である。

　＜ワークフロー作成処理＞
　ワークフロー作成処理は、学習モデル、ファンクション、画面などを組み合わせることにより、入力データに対して一連の情報処理を実行するためのワークフローとよばれる情報処理プロセスを作成し生成する処理である。

　＜ワークフロー作成処理の概要＞
　ワークフロー作成処理は、ユーザに対し学習モデルを提示し、ユーザにより選択された学習モデルを受け付け、受け付けた学習モデルに基づき仮ワークフローをユーザに対し提示し、ユーザに対しファンクションを提示し、ユーザにより選択されたファンクションを受け付け、ユーザにより選択された画面を受け付け、入力データに対して一連の情報処理を実行するためのワークフローを作成する一連の処理である

　＜ワークフロー作成処理の詳細＞
　以下に、ワークフロー作成処理の詳細を説明する。

　ステップＳ１０１において、サーバ１０の作成部１０４２は、ユーザに対し複数の学習モデルを提示する。具体的に、サーバ１０の作成部１０４２は、モデルマスタ１０２１を参照し、モデルＩＤ、モデル名を含むモデル情報を取得し、ユーザ端末２０に送信する。モデル情報には、モデルごとにモデルの説明等の情報が含まれていても良い。
　ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１は、サーバ１０から受信したモデルＩＤ、モデル名をユーザに対し提示する。

　図１０は、ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に表示される画面例である。画面７０は、モデル情報を示すオブジェクト７０１～７０７、入力画面を示すオブジェクト７０８、「次へ」ボタン７１１を含む。

　ステップＳ１０２において、サーバ１０の作成部１０４２は、ユーザにより選択された複数の学習モデルを受け付けるモデル受付ステップを実行する。
　ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、オブジェクト７０１～７０７を選択することにより、オブジェクトに対応するモデル情報を選択することができる。ユーザは、作成したいワークフローに応じて所望のモデル情報を選択する。
　ユーザは、選択したモデル情報に対する入力画面を設定したい場合には、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、入力画面に対応するオブジェクト７０８を選択することができる。具体的に、選択されたオブジェクト７０４、７０５、７０７、７０８の枠線は太く表示され、選択されていることがユーザに対して明示される。ユーザは、所望のモデル情報の選択を完了すると、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、「次へ」ボタン７１１を押下げする。これにより、ユーザ端末２０の制御部２０４は、ユーザＩＤ２０１１、選択したモデル情報に含まれるモデルＩＤ、選択した入力画面の画面ＩＤを含むリクエストをサーバ１０へ送信する。

　サーバ１０の作成部１０４２は、リクエストに含まれるユーザＩＤ２０１１、モデルＩＤ、画面ＩＤを受信し、受け付ける。

　ステップＳ１０３において、サーバ１０の作成部１０４２は、モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデルを組み合わせることにより情報処理プロセスを生成する生成ステップを実行する。
　具体的に、サーバ１０の作成部１０４２は、受信したリクエストに含まれるモデルＩＤ、画面ＩＤに基づき、仮ワークフローを作成する。サーバ１０の作成部１０４２は、ユーザＩＤ２０１１、仮ワークフローを、それぞれ、ワークフローテーブル１０１３のユーザＩＤ、ワークフローデータの項目に記憶する。

　ステップＳ１０３において、生成ステップは、複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、複数の学習モデルに含まれる第２学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む情報処理プロセスを生成可能なステップであり、第１学習モデルの出力データ型および出力ロールを含む出力データ制約は、第２学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約に含まれる。

　具体的に、受信したモデルＩＤは、第１モデルＩＤ、第２モデルＩＤを含む場合を想定する。サーバ１０の作成部１０４２は、第１モデルＩＤ、第２モデルＩＤに基づきモデルマスタ１０２１のモデルＩＤの項目を検索し、第１モデルの第１入力データ型、第１入力ロールからなる第１入力制約、第１出力データ型、第１出力ロールからなる第１出力制約、第２モデルの第２入力データ型からなる第２入力制約、第２入力ロール、第２出力データ型、第２出力ロールからなる第２出力制約を取得する。

　サーバ１０の作成部１０４２は、第１出力制約と、第２入力制約とを比較し、第１出力制約が第２入力制約に含まれる場合には、第１モデルの出力データが、第２モデルの入力データとなるように第１モデルと第２モデルとを関連付け仮ワークフローとして記憶する。
　第１出力制約が第２入力制約に含まれる場合とは、第１出力データ型が、第２入力データ型に含まれ、かつ、第１出力ロールが、第２入力ロールに含まれる場合とする。例えば、第１出力データ型が画像データであり、第２入力データ型が画像データであり、第１出力ロールが人物顔であり、第２入力ロールが人物顔である場合がある。また、例えば、第１出力データ型が画像データであり、第２入力データ型が画像データであり、第１出力ロールが免許証であり、第２入力ロールが帳票である場合も、免許証は帳票の一種であるので第１出力ロールは第２入力ロールに含まれるといえる。なお、データ型、ロールの包含関係については、不図示の辞書データベースなどで定義される構成としても良い。

　サーバ１０の作成部１０４２は、第２出力制約と、第１入力制約とを比較し、第２出力制約が第１入力制約に含まれる場合には、第２モデルの出力データが、第１モデルの入力データとなるように第１モデルと第２モデルとを関連付け仮ワークフローとして記憶する。
　第２出力制約が第１入力制約に含まれる場合とは、第２出力データ型が、第１入力データ型に含まれ、かつ、第２出力ロールが、第１入力ロールに含まれる場合とする。例えば、第２出力データ型が画像データであり、第１入力データ型が画像データであり、第２出力ロールが人物顔であり、第１入力ロールが人物顔である場合がある。また、例えば、第２出力データ型が画像データであり、第１入力データ型が画像データであり、第２出力ロールが免許証であり、第１入力ロールが帳票である場合も、免許証は帳票の一種であるので第２出力ロールは第１入力ロールに含まれるといえる。

　また、ステップＳ１０３において、生成ステップは、複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、複数の学習モデルに含まれる第３学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む情報処理プロセスを生成可能なステップであり、第１学習モデルは、第１学習モデルが出力する出力データの出力データ制約が、第２学習モデルまたは第３学習モデルの入力データ制約に含まれるように、出力データを第２学習モデルまたは第３学習モデルのいずれかに対して選択的に出力しても良い。

　具体的に、受信したモデルＩＤは、第１モデルＩＤ、第２モデルＩＤ、第３モデルＩＤを含む場合を想定する。サーバ１０の作成部１０４２は、第１モデルＩＤ、第２モデルＩＤ、第３モデルＩＤに基づきモデルマスタ１０２１のモデルＩＤの項目を検索し、第１モデルの第１入力データ型、第１入力ロールからなる第１入力制約、第１出力データ型、第１出力ロールからなる第１出力制約、第２モデルの第２入力データ型からなる第２入力制約、第２入力ロール、第２出力データ型、第２出力ロールからなる第２出力制約、第３モデルの第３入力データ型からなる第３入力制約、第３入力ロール、第３出力データ型、第３出力ロールからなる第３出力制約を取得する。
　この場合、第１出力制約に含まれる第１出力データ型、第１出力ロールからなる第１出力制約は複数の出力制約を含んでも良い。例えば、第１出力制約は、出力データ型、出力ロールがそれぞれ、画像、免許証である出力制約Ａ、出力データ型、出力ロールがそれぞれ、画像、健康保険証である出力制約Ｂを含んでも良い。

　サーバ１０の作成部１０４２は、第１出力制約に含まれる出力制約Ａおよび出力制約Ｂと、第２入力制約とを比較し、出力制約Ａまたは出力制約Ｂのいずれかが第２入力制約に含まれる場合には、第１モデルの出力データが、第２モデルの入力データとなるように第１モデルと第２モデルとを関連付け仮ワークフローとして記憶する。
　サーバ１０の作成部１０４２は、第１出力制約に含まれる出力制約Ａおよび出力制約Ｂと、第３入力制約とを比較し、出力制約Ａまたは出力制約Ｂのいずれかが第３入力制約に含まれる場合には、第１モデルの出力データが、第３モデルの入力データとなるように第１モデルと第３モデルとを関連付け仮ワークフローとして記憶する。

　この場合、ワークフローにおいて、第１学習モデルは、出力する出力データの出力データ型、出力ロールからなる出力制約に基づき、第２学習モデルまたは第３学習モデルのいずれかに出力データを出力する。具体的に、第１学習モデルが出力する出力データの出力制約が出力制約Ａである場合は、第１学習モデルは、出力データを第２学習モデルへ出力する。一方、第１学習モデルが出力する出力データの出力制約が出力制約Ｂである場合は、第１学習モデルは、出力データを第３学習モデルへ出力する。
　例えば、第１学習モデルが、免許証または健康保険証などの帳票を含む画像データを入力データとして、出力データ型、出力ロールがそれぞれ、画像、免許証である出力制約Ａの出力データＡ、または、出力データ型、出力ロールがそれぞれ、画像、健康保険証である出力制約Ｂの出力データＢを出力データとして出力する場合を考える。
　このとき、出力データＡは、第２学習モデルに対する入力データとして入力される。一方、出力データＢは、第３学習モデルに対する入力データとして入力される。

　このように、本開示においては学習モデルが複数の出力データ型、出力ロールからなる出力制約に従った出力データを出力する場合においても、当該出力データを入力データとして入力可能な学習モデルへ選択的に入力することができるため、専門的なエンジニアリングスキルなしに複数の学習モデルを組み合わせた一連の情報処理を実行するためのワークフローを実現することができる。

　サーバ１０の作成部１０４２は、第１出力制約が第２入力制約に含まれない場合、第２出力制約が第１入力制約に含まれない場合には、第１モデルと第２モデルとを関連付けずに仮ワークフローとしてワークフローデータの項目に記憶する。

　ステップＳ１０４において、サーバ１０の作成部１０４２は、モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約、または、出力データ型および出力ロールを含む出力データ制約に基づき、ユーザが選択可能な複数のファンクションをユーザに対して提示する提示ステップを実行する。

　具体的に、サーバ１０の作成部１０４２は、ステップＳ１０２において受け付けたモデルＩＤに基づきモデルマスタ１０２１のモデルＩＤの項目を検索し、モデルＩＤごとの出力制約、入力制約を取得する。
　サーバ１０の作成部１０４２は、ファンクションマスタ１０２２を参照し、ファンクションＩＤ、ファンクション名、入力データ型、出力データ型を含むファンクション情報を取得し、ユーザ端末２０に送信する。ファンクション情報には、ファンクションごとにファンクションの説明等の情報が含まれていても良い。
　サーバ１０の作成部１０４２は、取得したファンクション情報のうち、ファンクション情報の入力データ型が、モデルＩＤごとの出力制約の出力データ型を含むもの、入力データ型が、モデルＩＤごとの出力制約の出力データ型を含むファンクション情報を特定する。つまり、サーバ１０の作成部１０４２は、ステップＳ１０２において受け付けたモデルＩＤにより特定されるモデル情報に対して、入力データを出力可能、または、出力データを入力可能なファンクション情報を特定する。

　サーバ１０の作成部１０４２は、画面マスタ１０２３を参照し、画面ＩＤ、画面名を含む画面情報を取得し、ユーザ端末２０に送信する。画面情報には、画面ごとに画面の説明等の情報が含まれていても良い。

　サーバ１０の作成部１０４２は、特定したファンクション情報を、ユーザ端末２０に送信する。ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１は、サーバ１０から受信したファンクションＩＤ、ファンクション名をユーザに対し提示する。

　図１１は、ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に表示される画面例である。画面７０は、モデル情報を示すオブジェクト７０４、７０５、７０７、入力画面を示すオブジェクト７０８、通知画面を示すオブジェクト７０９、ファンクション情報を示すオブジェクト７３１～７３３、画面情報を示すオブジェクト７５１、７５２、「次へ」ボタン７６１を含む。モデル情報を示すオブジェクト７０４、７０５、７０７は、仮ワークフローを構成するモデル情報である。

　ステップＳ１０５において、サーバ１０の作成部１０４２は、ユーザにより選択された複数のファンクションを受け付ける関数受付ステップを実行する。関数受付ステップは、提示ステップにおいて提示されたユーザが選択可能な複数のファンクションから、ユーザにより選択された複数のファンクションを受け付けるステップを実行する。
　具体的に、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、オブジェクト７３１～７３３を選択することにより、オブジェクトに対応するファンクション情報を選択することができる。ユーザは、作成したいワークフローに応じて所望のファンクション情報を選択する。

　ステップＳ１０５において、生成ステップは、関数受付ステップにおいて受け付けた複数のファンクションを組み合わせることによりワークフローを生成するステップを実行する。
　ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、ファンクション情報のオブジェクト７３１の出力ノード７３１１、入力ノード７３１２を、それぞれ、仮ワークフローを構成するモデル情報のオブジェクト７０７の入力ノード７２１１、出力ノード７２１２にドラッグアンドドロップなどすることにより、モデル情報のオブジェクト７０７に対応する学習モデルの入力データ、出力データに、それぞれ、ファンクション情報のオブジェクト７３１の出力データ、入力データを接続することができる。なお、入力データのデータ型に、出力データのデータ型が含まれない場合には、操作しても接続できないように構成しても良い。
　また、ファンクション情報のオブジェクト７３１は必ず出力ノード７３１１、入力ノード７３１２を有する必要はなく、出力ノード７３１１のみ、入力ノード７３１２のみを有する構成としても良い。

　このように、本開示において、ユーザは、ファンクション情報のオブジェクト７３１～７３３の入力データ、出力データを、モデル情報のオブジェクト７０４、７０５、７０７の入力データ、出力データに接続することにより、ファンクション情報のオブジェクト７３５～７３７を含む一連の情報処理を実行するためのワークフローとよばれる情報処理プロセスを作成することができる。

　なお、本開示においてはファンクション情報をモデル情報に接続する事例を説明したが、ファンクション情報をファンクション情報に接続しても良いし、モデル情報をモデル情報に接続しても良い。
　モデル情報の出力データを、モデル情報またはファンクション情報に出力する構成としても良い。同様に、ファンクション情報の出力データを、ファンクション情報またはモデル情報に出力する構成としても良い。

　サーバ１０の作成部１０４２は、ユーザＩＤ２０１１、選択されたファンクション情報、ファンクション情報とモデル情報との接続に関する情報を、それぞれ、ワークフローテーブル１０１３のユーザＩＤ、ワークフローデータの項目に記憶する。

　ステップＳ１０５において、生成ステップは、複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、複数のファンクションに含まれる第１ファンクションの入力データとなるような組み合わせを含む情報処理プロセスを生成可能なステップであり、第１学習モデルの出力データ型は、第１ファンクションの入力データ型に含まれる。

　具体的に、受信したモデルＩＤとして第１モデルＩＤ、選択したファンクションＩＤとして第１ファンクションＩＤを含む場合を想定する。サーバ１０の作成部１０４２は、第１モデルＩＤに基づきモデルマスタ１０２１のモデルＩＤの項目を検索し、第１モデルの第１入力データ型、第１出力データ型を取得する。サーバ１０の作成部１０４２は、第１ファンクションＩＤに基づき、ファンクションマスタ１０２２のファンクションＩＤの項目を検索し、第１ファンクションの第３入力データ型、第３出力データ型を取得する。

　サーバ１０の作成部１０４２は、第１出力データ型と、第３入力データ型とを比較し、第１出力データ型が第３入力データ型に含まれる場合には、第１モデルの出力データが、第１ファンクションの入力データとなるように第１モデルと第１ファンクションとを関連付け仮ワークフローとして記憶する。
　例えば、第１出力データ型が画像データであり、第３入力データ型が画像データである場合がある。

　ステップＳ１０６において、サーバ１０の作成部１０４２は、ユーザにより選択された複数の画面を受け付ける画面受付ステップを実行する。
　具体的に、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、オブジェクト７５１、７５２を選択することにより、オブジェクトに対応する画面情報を選択することができる。ユーザは、作成したワークフローに応じて所望の画面情報を選択する。

　ステップＳ１０６において、生成ステップは、複数の画面に含まれる第１画面の出力データが、それぞれ、複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む情報処理プロセスを生成するステップと、第１学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約に基づき、第１入力画面に含まれる入力欄および、入力欄のデータ型およびロールを含むデータ制約を特定するステップと、を含む。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルに、入力画面を組み合わせる際に、学習モデルの出力データ型、出力ロールに従って入力画面の入力欄が設定されるため、ユーザが複雑な操作を行うことなしに、容易かつ柔軟に入力画面を作成することができる。
　ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、画面情報のオブジェクト７５１の出力ノード７５１１、入力ノード７５１２を、それぞれ、仮ワークフローを構成するモデル情報のオブジェクト７０７の入力ノード７２１１、出力ノード７２１２にドラッグアンドドロップなどすることにより、モデル情報のオブジェクト７０７に対応する学習モデルの入力データ、出力データに、それぞれ、画面情報のオブジェクト７５１の　出力データ、入力データを接続することができる。
　なお、画面情報が入力画面の場合には、オブジェクト７５１は、出力ノード７５１１のみを有し、入力ノード７５１２を有しない。画面情報が通知画面の場合には、オブジェクト７５１は、入力ノード７５１２のみを有し、出力ノード７５１１を有しない。

　このように、本開示において、ユーザは、画面情報のオブジェクト７５１の出力データを、モデル情報のオブジェクト７０４、７０５、７０７の入力データ、出力データに接続することにより、一連の情報処理を実行するためのワークフローとよばれる情報処理プロセスを作成することができる。

　このように、本開示において、ユーザは、画面情報のオブジェクト７５１、７５２の入力データ、出力データを、モデル情報のオブジェクト７０４、７０５、７０７の入力データ、出力データに接続したり、画面情報のオブジェクト７５１、７５２の入力データ、出力データを、ファンクション情報のオブジェクト７３１～７３３の入力データ、出力データに接続することにより、一連の情報処理を実行するためのワークフローとよばれる情報処理プロセスを作成することができる。

　なお、本開示においては画面情報をモデル情報に接続する事例を説明したが、画面情報を画面情報に接続しても良いし、画面情報をファンクション情報に接続しても良い。
　つまり、画面情報の出力データを、モデル情報、ファンクション情報または画面情報に出力する構成としても良い。同様に、モデル情報、ファンクション情報または画面情報の出力データを、画面情報に出力する構成としても良い。

　サーバ１０の作成部１０４２は、ユーザＩＤ２０１１、選択された画面情報、画面情報、ファンクション情報、モデル情報との接続に関する情報を、それぞれ、ワークフローテーブル１０１３のユーザＩＤ、ワークフローデータの項目に記憶する。

　本開示においては、ステップＳ１０５のファンクション情報の選択後に、ステップＳ１０６において画面情報を選択する構成としたが、画面情報の選択後にファンクション情報を選択する構成としても構わないし、画面７０において、ユーザがファンクション情報、画面情報を自由に選択可能な構成としても構わない。
　つまり、ユーザは、ファンクション情報のオブジェクト７３１～７３３、画面情報のオブジェクト７５１、７５２をモデル情報のオブジェクト７０４、７０５、７０７に自由に組み合わせてワークフローを作成することができるものとしても良い。

　図１２は、ワークフロー作成処理における入力画面設定を示す画面例である。画面７０には、ユーザによる入力欄に対応する入力欄７７１、７７２、７７３が含まれる。ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１は、入力画面の出力データに接続された、モデル情報、ファンクション情報の入力データの入力データ制約または入力データ型に基づき、入力欄７７１、７７２、７７３が設定される。つまり、入力欄７７１、７７２、７７３は、それぞれの入力欄に入力データが出力先となるモデル情報、ファンクション情報の入力データ制約に含まれる入力データ型、入力ロールなどに基づく入力欄となり、ユーザは、入力データ型以外のデータを入力することができなくなる。つまり、入力欄７７１、７７２、７７３の入力制約、入力規則が自動的に設定される。

　図１３は、ワークフロー作成処理における通知画面設定を示す画面例である。画面７０には、ユーザによる通知設定欄７８１、７８２が含まれる。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、通知設定欄７８１、７８２を設定することにより、通知対象となる入力データ、通知手段を設定することができる。具体的に、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、通知画面に入力されるモデル情報、ファンクション情報の複数の出力データのうち、通知対象となる１または複数の出力データを通知内容として選択することができる。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、通知手段としてメール、Ｓｌａｃｋなどのチャットツール、ＳＭＳなどを選択することができる。

　ステップＳ１０７において、生成ステップは、モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデル、および、画面受付ステップにおいて受け付けた複数の画面を組み合わせることにより情報処理プロセスを生成するステップを実行する。
　具体的に、サーバ１０の作成部１０４２は、ステップＳ１０２、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６において受け付けた、モデル情報、ファンクション情報、画面情報に基づき、それぞれの、入力データを出力データに接続した一連の情報処理プロセスであるワークフローの作成を完成させる。
　具体的に、サーバ１０の作成部１０４２は、ワークフローテーブル１０１３のワークフローデータの一連の処理の最終出力データに対し、ワークフローの処理を示す終了情報または通知画面を接続させることによりワークフローテーブルの作成を完成させる。完成させたワークフローデータにより、ワークフローテーブル１０１３のワークフローデータの項目を更新し、記憶する。これにより、完成したワークフローに関する情報が、ワークフローテーブル１０１３のワークフローデータの項目に記憶される。

　ユーザは、ワークフローテーブル１０１３のワークフローデータの項目に記憶されたワークフロー情報の入力画面から、入力データを入力することにより、ワークフローの出力データとして所望の出力データを得ることができる。
　本開示においては、ワークフロー、ワークフローを構成する学習モデル、ファンクション、入力画面は、サーバ１０の記憶部１０１に記憶されるため、ワークフローに入力された入力データは、その後、サーバ１０とユーザ端末２０等との不必要な通信を行うことなしに、ワークフローに含まれる一連の情報処理プロセスが実行され、ユーザは所望の出力データを得ることができる。

　＜変形例＞
　ユーザは、ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に提示された画面７０において、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、他の学習モデル、ファンクション、入力画面等の他、ユーザが他の情報処理端末等において作成した任意の学習モデル、ファンクション、入力画面等を読み込ませることにより、作成したワークフローに組み合わせて新たなワークフローを作成することができる。
　また、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６などを操作することにより、モデル情報を示すオブジェクト７０４、７０５、７０７等を選択することにより、選択したモデル情報を、ユーザが読み込ませた、他の情報処理端末等において作成した任意の学習モデル、ファンクション、入力画面等により置き換えることができる。
　これにより、作成したワークフローに含まれる一部の学習モデル等を、ユーザが自身で作成した学習モデルに置き換えることができる。ユーザは、専門的なエンジニアリングスキルなしに既に作成したワークフローの一部を置き換えて新たなワークフローを作成することができる。

　＜コンピュータの基本ハードウェア構成＞
　図１４は、コンピュータ９０の基本的なハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ９０は、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、通信ＩＦ９９１（インタフェース、Interface）を少なくとも備える。これらは通信バス９２１により相互に電気的に接続される。

　プロセッサ９０１とは、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアである。プロセッサ９０１は、演算装置、レジスタ、周辺回路等から構成される。

　主記憶装置９０２とは、プログラム、及びプログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものである。例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。

　補助記憶装置９０３とは、データ及びプログラムを保存するための記憶装置である。例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。

　通信ＩＦ９９１とは、有線又は無線の通信規格を用いて、他のコンピュータとネットワークを介して通信するための信号を入出力するためのインタフェースである。
　ネットワークは、インターネット、ＬＡＮ、無線基地局等によって構築される各種移動通信システム等で構成される。例えば、ネットワークには、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ移動通信システム、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、所定のアクセスポイントによってインターネットに接続可能な無線ネットワーク（例えばWi-Fi（登録商標））等が含まれる。無線で接続する場合、通信プロトコルとして例えば、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が含まれる。有線で接続する場合は、ネットワークには、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル等により直接接続するものも含む。

　なお、各ハードウェア構成の全部または一部を複数のコンピュータ９０に分散して設け、ネットワークを介して相互に接続することによりコンピュータ９０を仮想的に実現することができる。このように、コンピュータ９０は、単一の筐体、ケースに収納されたコンピュータ９０だけでなく、仮想化されたコンピュータシステムも含む概念である。

　＜コンピュータ９０の基本機能構成＞
　コンピュータ９０の基本ハードウェア構成（図１４）により実現されるコンピュータの機能構成を説明する。コンピュータは、制御部、記憶部、通信部の機能ユニットを少なくとも備える。

　なお、コンピュータ９０が備える機能ユニットは、それぞれの機能ユニットの全部または一部を、ネットワークで相互に接続された複数のコンピュータ９０に分散して設けても実現することができる。コンピュータ９０は、単一のコンピュータ９０だけでなく、仮想化されたコンピュータシステムも含む概念である。

　制御部は、プロセッサ９０１が補助記憶装置９０３に記憶された各種プログラムを読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って処理を実行することにより実現される。制御部は、プログラムの種類に応じて様々な情報処理を行う機能ユニットを実現することができる。これにより、コンピュータは情報処理を行う情報処理装置として実現される。

　記憶部は、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３により実現される。記憶部は、データ、各種プログラム、各種データベースを記憶する。また、プロセッサ９０１は、プログラムに従って記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９０２または補助記憶装置９０３に確保することができる。また、制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９０１に、記憶部に記憶されたデータの追加、更新、削除処理を実行させることができる。

　データベースは、リレーショナルデータベースを指し、行と列によって構造的に規定された表形式のテーブル、マスタと呼ばれるデータ集合を、互いに関連づけて管理するためのものである。データベースでは、表をテーブル、マスタ、表の列をカラム、表の行をレコードと呼ぶ。リレーショナルデータベースでは、テーブル、マスタ同士の関係を設定し、関連づけることができる。
　通常、各テーブル、各マスタにはレコードを一意に特定するための主キーとなるカラムが設定されるが、カラムへの主キーの設定は必須ではない。制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９０１に、記憶部に記憶された特定のテーブル、マスタにレコードを追加、削除、更新を実行させることができる。

　なお、本開示におけるデータベース、マスタは、情報が構造的に規定された任意のデータ構造体（リスト、辞書、連想配列、オブジェクトなど）を含み得る。データ構造体には、データと、任意のプログラミング言語により記述された関数、クラス、メソッドなどを組み合わせることにより、データ構造体と見なし得るデータも含むものとする。

　通信部は、通信ＩＦ９９１により実現される。通信部は、ネットワークを介して他のコンピュータ９０と通信を行う機能を実現する。通信部は、他のコンピュータ９０から送信された情報を受信し、制御部へ入力することができる。制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９０１に、受信した情報に対する情報処理を実行させることができる。また、通信部は、制御部から出力された情報を他のコンピュータ９０へ送信することができる。

　＜付記＞
　以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。

　（付記１）
　プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、ユーザにより選択された複数の学習モデルを受け付けるモデル受付ステップ（Ｓ１０２）と、モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデルを組み合わせることにより情報処理プロセスを生成する生成ステップ（Ｓ１０３，Ｓ１０７）と、を実行させるプログラム。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルを組み合わせることにより柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　（付記２）
　生成ステップ（Ｓ１０３，Ｓ１０７）は、複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、複数の学習モデルに含まれる第２学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む情報処理プロセスを生成可能なステップであり、第１学習モデルの出力データ型および出力ロールを含む出力データ制約は、第２学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約に含まれる、付記１記載のプログラム。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルを組み合わせることにより柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　（付記３）
　生成ステップ（Ｓ１０３，Ｓ１０７）は、複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、複数の学習モデルに含まれる第３学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む情報処理プロセスを生成可能なステップであり、第１学習モデルは、第１学習モデルが出力する出力データの出力データ制約が、第２学習モデルまたは第３学習モデルの入力データ制約に含まれるように、出力データを第２学習モデルまたは第３学習モデルのいずれかに対して選択的に出力する、付記２記載のプログラム。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルに、入力画面、通知画面などの複数の画面を組み合わせることにより柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　（付記４）
　第１学習モデルは、第１学習モデルが出力する出力データの出力データ制約が、第２学習モデルの入力データ制約に含まれる場合には、出力データを第２学習モデルへ出力し、第１学習モデルが出力する出力データの出力データ制約が、第２学習モデルの入力データ制約に含まれない場合には、出力データを第２学習モデルへ出力せず、第１学習モデルが出力する出力データの出力データ制約が、第３学習モデルの入力データ制約に含まれる場合には、出力データを第３学習モデルへ出力し、第１学習モデルが出力する出力データの出力データ制約が、第３学習モデルの入力データ制約に含まれない場合には、出力データを第３学習モデルへ出力しない、付記３記載のプログラム。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルに、入力画面を組み合わせる際に、学習モデルの出力データ型、出力ロールに従って入力画面の入力欄が設定されるため、ユーザが複雑な操作を行うことなしに、容易かつ柔軟に入力画面を作成することができる。

　（付記５）
　ユーザにより選択された複数の画面を受け付ける画面受付ステップ（Ｓ１０６）と、を実行させ、生成ステップ（Ｓ１０７）は、モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデル、および、画面受付ステップにおいて受け付けた複数の画面を組み合わせることにより情報処理プロセスを生成するステップである、付記１から４のいずれか記載のプログラム。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルに、複数のファンクションを組み合わせることにより柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　（付記７）
　ユーザにより選択された複数のファンクションを受け付ける関数受付ステップ（Ｓ１０５）と、生成ステップ（Ｓ１０５）は、関数受付ステップにおいて受け付けた複数のファンクションを組み合わせることによりワークフローを生成するステップである、付記１から６のいずれか記載のプログラム。
　これにより、ユーザは受付ステップにおいて受け付けた学習モデルに組み合わせ可能な複数のファンクションの提示を受け、当該提示されたファンクションから所望のファンクションを選択することにより、柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　（付記８）
　生成ステップ（Ｓ１０５）は、複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、複数のファンクションに含まれる第１ファンクションの入力データとなるような組み合わせを含む情報処理プロセスを生成可能なステップであり、第１学習モデルの出力データ型は、第１ファンクションの入力データ型に含まれる、付記７記載のプログラム。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルを組み合わせることにより柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　（付記９）
　モデル受付ステップにおいて受け付けた複数の学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約、または、出力データ型および出力ロールを含む出力データ制約に基づき、ユーザが選択可能な複数のファンクションをユーザに対して提示する提示ステップ（Ｓ１０４）と、を実行させ、関数受付ステップ（Ｓ１０５）は、提示ステップにおいて提示されたユーザが選択可能な複数のファンクションから、ユーザにより選択された複数のファンクションを受け付けるステップである、付記７または８記載のプログラム。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルを組み合わせることにより柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　（付記１０）
　プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置であって、プロセッサに、付記１から９のいずれか記載のプログラムを実行させる、情報処理装置。
　これにより、ユーザは、複数の学習モデルを組み合わせることにより柔軟かつ容易にワークフローを作成することができる。

　１　情報処理システム、１０　サーバ、１０１　記憶部、１０４　制御部、１０６　入力装置、１０８　出力装置、２０　ユーザ端末、２０１　記憶部、２０４　制御部、２０６　入力装置、２０８　出力装置

Claims (12)

1. プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記プログラムは、前記プロセッサに、
   　ユーザにより選択された複数の学習モデルを受け付けるモデル受付ステップと、
   　前記モデル受付ステップにおいて受け付けた前記複数の学習モデルを組み合わせることにより情報処理プロセスを生成する生成ステップと、
   を実行させるプログラム。
2. 　前記生成ステップは、
   　　前記複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、前記複数の学習モデルに含まれる第２学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む前記情報処理プロセスを生成可能なステップであり、
   　　第１学習モデルの出力データ型および出力ロールを含む出力データ制約は、第２学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約に含まれる、
   請求項１記載のプログラム。
3. 　前記生成ステップは、
   　　前記複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、前記複数の学習モデルに含まれる第３学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む前記情報処理プロセスを生成可能なステップであり、
   　　第１学習モデルは、第１学習モデルが出力する出力データの出力データ制約が、第２学習モデルまたは第３学習モデルの入力データ制約に含まれるように、前記出力データを第２学習モデルまたは第３学習モデルのいずれかに対して選択的に出力する、
   請求項２記載のプログラム。
4. 　第１学習モデルは、
   　　第１学習モデルが出力する前記出力データの出力データ制約が、第２学習モデルの入力データ制約に含まれる場合には、前記出力データを第２学習モデルへ出力し、
   　　第１学習モデルが出力する前記出力データの出力データ制約が、第２学習モデルの入力データ制約に含まれない場合には、前記出力データを第２学習モデルへ出力せず、
   　　第１学習モデルが出力する前記出力データの出力データ制約が、第３学習モデルの入力データ制約に含まれる場合には、前記出力データを第３学習モデルへ出力し、
   　　第１学習モデルが出力する前記出力データの出力データ制約が、第３学習モデルの入力データ制約に含まれない場合には、前記出力データを第３学習モデルへ出力しない、
   請求項３記載のプログラム。
5. 前記プログラムは、前記プロセッサに、
   　前記ユーザにより選択された複数の画面を受け付ける画面受付ステップと、
   を実行させ、
   　前記生成ステップは、前記モデル受付ステップにおいて受け付けた前記複数の学習モデル、および、前記画面受付ステップにおいて受け付けた前記複数の画面を組み合わせることにより前記情報処理プロセスを生成するステップである、
   請求項１から４のいずれか記載のプログラム。
6. 　前記生成ステップは、
   　　前記複数の画面に含まれる第１画面の出力データが、それぞれ、前記複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの入力データとなるような組み合わせを含む前記情報処理プロセスを生成するステップと、
   　　第１学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約に基づき、第１入力画面に含まれる入力欄および、前記入力欄のデータ型およびロールを含むデータ制約を特定するステップと、
   　を含む、
   請求項１から５のいずれか記載のプログラム。
7. 前記プログラムは、前記プロセッサに、
   　前記ユーザにより選択された複数のファンクションを受け付ける関数受付ステップと、
   を実行させ、
   　前記生成ステップは、前記関数受付ステップにおいて受け付けた前記複数のファンクションを組み合わせることによりワークフローを生成するステップである、
   請求項１から６のいずれか記載のプログラム。
8. 　前記生成ステップは、
   　　前記複数の学習モデルに含まれる第１学習モデルの出力データが、前記複数のファンクションに含まれる第１ファンクションの入力データとなるような組み合わせを含む前記情報処理プロセスを生成可能なステップであり、
   　　第１学習モデルの出力データ型は、第１ファンクションの入力データ型に含まれる、
   請求項７記載のプログラム。
9. 前記プログラムは、前記プロセッサに、
   　前記モデル受付ステップにおいて受け付けた前記複数の学習モデルの入力データ型および入力ロールを含む入力データ制約、または、出力データ型および出力ロールを含む出力データ制約に基づき、前記ユーザが選択可能な複数のファンクションを前記ユーザに対して提示する提示ステップと、
   を実行させ、
   　前記関数受付ステップは、前記提示ステップにおいて提示された前記ユーザが選択可能な複数のファンクションから、前記ユーザにより選択された複数のファンクションを受け付けるステップである、
   請求項７または８記載のプログラム。
10. プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置であって、
    前記プロセッサに、請求項１から９のいずれか記載のプログラムを実行させる、
    情報処理装置。
11. プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置を含む情報処理システムであって、
    前記プロセッサに、請求項１から９のいずれか記載のプログラムを実行させる、
    情報処理システム。
12. プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    前記プロセッサに、請求項１から９のいずれか記載のプログラムを実行させる、
    情報処理方法。